| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·汽车制动防抱死系统故障诊断的意义 | 第10-11页 |
| ·汽车故障诊断技术的概述 | 第11-13页 |
| ·汽车故障诊断技术的定义 | 第11页 |
| ·汽车故障诊断技术的分类 | 第11-12页 |
| ·汽车故障诊断技术的发展概况 | 第12-13页 |
| ·支持向量机方法在故障诊断中的应用 | 第13-15页 |
| ·支持向量机理论与方法 | 第13-14页 |
| ·支持向量机理论的应用 | 第14页 |
| ·支持向量机方法在故障诊断中应用的意义 | 第14-15页 |
| ·论文研究的内容 | 第15-16页 |
| 第2章 汽车ABS 系统 | 第16-26页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·ABS 的基本功能 | 第16页 |
| ·ABS 系统的优点 | 第16-17页 |
| ·ABS 系统的工作原理 | 第17-18页 |
| ·ABS 系统的结构组成 | 第18-24页 |
| ·ABS 系统的传感器 | 第19-20页 |
| ·ABS 系统的执行器 | 第20-24页 |
| ·ABS 系统的电控单元 | 第24页 |
| ·ABS 系统的故障诊断 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于AMESim 的ABS 系统模型的建立 | 第26-35页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·AMESim 软件及应用 | 第26-28页 |
| ·建立带有ABS 系统的15 自由度整车模型 | 第28-34页 |
| ·车辆模型 | 第29-30页 |
| ·转向系统模型 | 第30页 |
| ·动力系统模型 | 第30-31页 |
| ·空气动力学系统模型 | 第31页 |
| ·悬架系统模型 | 第31-32页 |
| ·传感器系统模型 | 第32页 |
| ·轮胎系统模型 | 第32-33页 |
| ·路面系统模型 | 第33页 |
| ·ABS 控制系统模型 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 汽车ABS 系统有无故障情况下的实验仿真 | 第35-45页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·故障模式分析 | 第35-36页 |
| ·ABS 系统故障仿真 | 第36-44页 |
| ·ABS 无故障仿真 | 第36-38页 |
| ·执行器ABS 阀故障 | 第38-41页 |
| ·轮速传感器故障 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于支持向量机的ABS 故障诊断系统在MATLAB 实现 | 第45-64页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·统计学基础 | 第45-50页 |
| ·机器学习的基本问题 | 第45-46页 |
| ·经验风险最小化原则 | 第46-47页 |
| ·VC 维 | 第47-48页 |
| ·学习机器的推广性以及推广性的界 | 第48-49页 |
| ·结构风险最小化原则 | 第49-50页 |
| ·支持向量机理论基础 | 第50-55页 |
| ·线性可分的最优分类面 | 第50-52页 |
| ·线性不可分的最优分类面 | 第52-53页 |
| ·核函数 | 第53-55页 |
| ·在MATLAB 环境中建立支持向量机的ABS 故障诊断模型 | 第55-62页 |
| ·数据采集 | 第55-60页 |
| ·数据预处理 | 第60-61页 |
| ·MATLAB 中支持向量机的训练与预测函数的应用 | 第61-62页 |
| ·诊断结果与分析 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 作者简介及研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
